Was ist ein Neuronales Netzwerk?
Einführung
Stellen Sie sich vor, Sie lernen, Englisch ins Spanische zu übersetzen. Sie merken sich Wörter, Redewendungen und deren Kontext – und schon bald können Sie Sätze übersetzen, die Sie noch nie zuvor gesehen haben. Ein neuronales Netzwerk funktioniert auf ähnliche Weise: Es lernt aus Beispielen wie Texten, Bildern oder Audiodaten und nutzt erkannte Muster, um Vorhersagen zu treffen.
Genauso wie Menschen Katzen von Hunden unterscheiden lernen, indem sie viele Beispiele sehen, lernt ein neuronales Netzwerk Aufgaben wie Klassifikation, Regression oder Generierung durch die Analyse von gelabelten Daten. Dieser Prozess wird als überwachtes Lernen bezeichnet und ist die gebräuchlichste Methode, neuronale Netzwerke zu trainieren.
Während des Trainings sieht das Netzwerk Beispiele mit bekannten Antworten (Labels) und passt sich an, um diese zu erreichen. Später, wenn es neue unbeschriftete Eingaben erhält, wendet es das Gelernte an, um eigenständig Vorhersagen zu treffen.
Beispiel für ein neuronales Netzwerk
Unten folgt eine einfache Demonstration eines neuronalen Netzwerks, das darauf trainiert wurde, Zeichnungen von Katzen und Hunden zu erkennen. Zeichne etwas und beobachte, wie das Modell es klassifiziert:
- LMB – zeichnen
- Shift + LMB – löschen
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Can you explain how the neural network in this example works?
What is supervised learning and how does it differ from other types of learning?
Can you give more examples of tasks neural networks can perform?
Awesome!
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Stellen Sie sich vor, Sie lernen, Englisch ins Spanische zu übersetzen. Sie merken sich Wörter, Redewendungen und deren Kontext – und schon bald können Sie Sätze übersetzen, die Sie noch nie zuvor gesehen haben. Ein neuronales Netzwerk funktioniert auf ähnliche Weise: Es lernt aus Beispielen wie Texten, Bildern oder Audiodaten und nutzt erkannte Muster, um Vorhersagen zu treffen.
Genauso wie Menschen Katzen von Hunden unterscheiden lernen, indem sie viele Beispiele sehen, lernt ein neuronales Netzwerk Aufgaben wie Klassifikation, Regression oder Generierung durch die Analyse von gelabelten Daten. Dieser Prozess wird als überwachtes Lernen bezeichnet und ist die gebräuchlichste Methode, neuronale Netzwerke zu trainieren.
Während des Trainings sieht das Netzwerk Beispiele mit bekannten Antworten (Labels) und passt sich an, um diese zu erreichen. Später, wenn es neue unbeschriftete Eingaben erhält, wendet es das Gelernte an, um eigenständig Vorhersagen zu treffen.
Beispiel für ein neuronales Netzwerk
Unten folgt eine einfache Demonstration eines neuronalen Netzwerks, das darauf trainiert wurde, Zeichnungen von Katzen und Hunden zu erkennen. Zeichne etwas und beobachte, wie das Modell es klassifiziert:
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